용어집

개체 동시 발생은 문서, 문장 또는 텍스트 집합과 같은 특정 컨텍스트 내에서 둘 이상의 개체 (예: 단어, 문구 또는 개념) 가 함께 나타나는 빈도를 말합니다.이는 개체가 서로 근접해 있는 빈도를 측정한 것으로, 개체 간의 잠재적 관계 또는 연관성을 나타냅니다.개체 동시 발생의 의미는 NLP (자연어 처리), 정보 검색 및 데이터 마이닝에서 특히 중요합니다. 이 경우 패턴을 식별하고, 의미 있는 관계를 추출하고, 개체 인식, 주제 모델링, 검색 관련성과 같은 작업에 대한 알고리즘의 정확도를 개선하는 데 사용됩니다.

경험적 분포는 이론적 모델을 기반으로 하지 않고 관찰된 데이터에서 파생된 확률 분포를 말합니다.데이터셋에서 다양한 결과가 나타나는 빈도를 나타내므로 실제 관측치를 기반으로 데이터의 기본 확률 분포를 추정할 수 있습니다.경험적 분포의 의미는 연구자와 데이터 과학자가 기본 프로세스를 가정하지 않고도 데이터가 실제로 어떻게 분포되어 있는지 이해하고 시각화할 수 있기 때문에 통계 분석에서 특히 중요합니다.

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기대 전파 (EP) 는 베이지안 추론에서 복잡한 확률 분포를 근사화하는 데 사용되는 반복 알고리즘입니다.복잡한 문제를 더 단순하고 다루기 쉬운 구성요소로 분해하여 모델의 사후 분포를 근사화하는 방법을 제공합니다.알고리즘은 목표 분포에 대한 적절한 근사치를 찾기 위해 이러한 성분을 반복적으로 업데이트합니다.모델의 복잡성으로 인해 정확한 추론을 계산하기 어려운 경우가 많은 머신러닝 및 통계에서 기대 전파의 의미가 특히 중요합니다.

앙상블 러닝은 특정 문제를 해결하거나 예측 모델의 성능을 개선하기 위해 “학습자”라고 하는 여러 모델을 결합하는 머신 러닝 기법입니다.앙상블 러닝의 기본 개념은 여러 모델의 예측을 집계하면 최종 결과가 어떤 단일 모델보다 더 정확하고 안정적이며 일반화될 수 있다는 것입니다.앙상블 학습의 의미는 개별 모델이 데이터의 다양한 측면에서 어려움을 겪을 수 있고 집단적 의사 결정이 전체 성능을 향상시키는 복잡한 시나리오에서 매우 중요합니다.

머신 러닝의 앙상블 방법은 여러 모델의 예측을 결합하여 단일 모델 자체로는 달성할 수 있는 것보다 더 정확하고 강력한 결과를 생성하는 기법입니다.앙상블 방법은 다양한 모델의 출력을 집계하여 과적합 위험을 줄이고, 일반화를 높이고, 예측 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.데이터의 복잡한 패턴으로 인해 단일 모형이 제공할 수 있는 것보다 더 세부적인 접근이 필요한 상황에서는 앙상블 방법이 갖는 의미가 매우 중요합니다.

머신 러닝의 한 시대는 학습 알고리즘이 전체 교육 데이터 세트를 한 번 완전히 통과하는 것을 말합니다.각 시대마다 모델은 데이터세트의 모든 데이터 포인트를 처리하고 내부 파라미터 (예: 신경망의 가중치) 를 조정하여 예측 오류를 최소화합니다.에포크는 모델 학습의 반복적인 프로세스를 의미하므로 머신 러닝 모델, 특히 신경망과 관련된 모델이 데이터를 통해 학습하는 방식을 이해하는 데 있어 에포크의 의미는 매우 중요합니다.

엔드투엔드 학습은 수동 특징 추출이나 중간 처리 단계 없이 원시 입력 데이터를 원하는 출력에 직접 매핑하여 작업을 처음부터 끝까지 수행하도록 모델을 학습하는 기계 학습 접근 방식을 말합니다.이 접근 방식을 통해 모델은 필요한 모든 변환과 표현을 자동으로 학습하여 최종 작업에 맞게 전체 프로세스를 최적화할 수 있습니다.엔드-투-엔드 학습의 의미는 데이터로부터 특징을 직접 학습하여 더 정확하고 효율적인 모델로 이어지는 복잡한 작업에서 특히 중요합니다.

엔트로피는 데이터 주석 및 대규모 언어 모델 (LLM) 의 맥락에서 데이터 세트 내의 불확실성 또는 무작위성을 측정하는 척도입니다.주석이 달린 데이터의 예측 불가능성이나 장애 수준을 정량화하며, 주석의 품질과 일관성을 평가하는 데 주로 사용됩니다.엔트로피의 의미는 LLM 훈련에서 매우 중요합니다. 이는 데이터의 정보성을 결정하는 데 도움이 되고 모델 학습에 가장 효과적인 학습 예제를 선택하는 데 도움이 되기 때문입니다.

엔트로피 기반 특징 선택은 머신러닝 및 데이터 분석에서 엔트로피의 개념을 기반으로 데이터셋에서 가장 많은 정보를 제공하는 특징 (변수) 을 식별하고 선택하는 데 사용되는 기법입니다.목표는 데이터의 불확실성이나 불순도를 줄이는 데 가장 크게 기여하는 특징을 선택하여 예측 모델의 정확성과 효율성을 높이는 것입니다.엔트로피 기반 특징 선택은 정확할 뿐만 아니라 계산 효율도 높은 모델을 구축할 때 특히 중요합니다. 모델 성능을 저하시킬 수 있는 관련이 없거나 중복된 특징을 제거하는 데 도움이 되기 때문입니다.

개체 기반 QA (Question Answering) 는 텍스트에서 사람, 장소, 날짜 및 기타 특정 명사와 같은 개체를 추출하고 활용하여 사용자 쿼리에 정확하고 관련성 있는 답변을 제공하는 데 중점을 둔 자연어 처리 (NLP) 접근 방식입니다.이 접근 방식에서는 엔티티가 인식되고 지식 기반 또는 데이터베이스에 연결되므로 시스템에서 해당 엔티티와 관련된 관계 및 정보를 기반으로 질문에 답변할 수 있습니다.개체 기반 QA의 의미는 복잡한 질문을 이해하고 높은 수준의 구체성과 정확성으로 응답할 수 있는 시스템을 개발하는 데 특히 중요합니다.

명명된 개체 인식 (NER) 이라고도 하는 개체 인식은 텍스트의 주요 요소 (개체) 를 식별하여 사람, 조직, 위치, 날짜 또는 기타 관련 용어와 같은 사전 정의된 범주로 분류하는 NLP (자연어 처리) 프로세스입니다.개체 인식은 구조화되지 않은 텍스트에서 구조화된 정보를 추출하여 대량의 텍스트 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 하므로 텍스트 분석 및 정보 검색에서 매우 중요합니다.

ElasticSearch는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하도록 설계된 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진입니다.이를 통해 사용자는 빅데이터를 거의 실시간으로 빠르게 저장, 검색 및 분석할 수 있으며, 전체 텍스트 검색 기능과 강력한 인덱싱을 제공합니다.ElasticSearch의 의미는 로그, 문서 또는 기타 유형의 데이터 세트와 같은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터로부터 정보를 신속하게 처리하고 검색해야 하는 기업에 특히 중요합니다.

에지 감지 알고리즘은 일반적으로 물체 경계, 경계 또는 서로 다른 영역 간의 전환에 해당하는 이미지의 급격한 불연속성을 식별하고 찾기 위해 이미지 처리 및 컴퓨터 비전에 사용되는 계산 기법입니다.이러한 모서리는 이미지 내 물체의 구조와 특징을 이해하는 데 매우 중요합니다.경계 감지의 의미는 물체 인식, 이미지 분할, 특징 추출과 같은 작업에서 특히 중요합니다. 여기서 경계를 식별하면 시각적 정보를 분석하고 해석하는 데 도움이 됩니다.

엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 및 데이터 스토리지를 필요한 위치 (일반적으로 네트워크 엣지, 데이터 소스 근처) 에 더 가깝게 가져오는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다.이 접근 방식은 데이터가 이동해야 하는 거리를 최소화하여 지연 시간을 줄이고 대역폭을 절약하며 데이터 처리의 성능 및 효율성을 개선합니다.엣지 컴퓨팅의 의미는 IoT 디바이스, 자율 주행 차량 및 스마트 시티와 같이 실시간 처리와 짧은 지연 시간 응답이 필요한 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

기계 학습 및 데이터 과학의 맥락에서 오류를 줄이는 것은 모델의 예측 출력과 실제 결과 간의 불일치를 최소화하는 프로세스를 말합니다.여기에는 모델 정확도 향상, 예측 오류 감소, 모델의 전반적인 성능 향상을 목표로 하는 다양한 기법과 전략이 포함됩니다.오류 감소의 의미는 데이터를 기반으로 정확한 예측이나 결정을 내리고 실제 응용 분야에서 더 나은 결과를 보장할 수 있는 견고하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 데 특히 중요합니다.

윤리적 AI는 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 존중과 같은 윤리적 원칙에 부합하는 방식으로 설계 및 사용되는 인공 지능 시스템의 개발 및 배포를 말합니다.윤리적 AI의 목표는 AI 기술이 효과적일 뿐만 아니라 공평하고 책임감 있게 사용되도록 하여 피해를 방지하고 개인과 사회에 긍정적인 결과를 제공하는 것입니다.AI가 의료, 금융, 형사 사법 및 소셜 미디어에 이르기까지 삶의 다양한 측면에 점점 더 통합되고 있기 때문에 윤리적 AI의 의미는 특히 중요합니다.

임베딩 공간은 단어, 이미지 또는 기타 유형의 데이터와 같은 개별 개체가 벡터로 표시되는 연속적인 다차원 공간입니다.이러한 벡터는 공간에서 유사한 개체가 서로 더 가깝게 위치하는 반면 유사하지 않은 개체는 더 멀리 떨어져 있는 방식으로 개체의 관계와 의미적 의미를 포착합니다.임베딩 공간의 개념은 복잡한 고차원 데이터를 보다 관리하기 쉽고 의미 있는 형식으로 매핑하는 데 도움이 되는 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 및 추천 시스템에서 특히 중요합니다.

전문가 시스템은 인간의 전문 지식에 대한 지식 기반과 일련의 규칙을 사용하여 복잡한 문제를 해결하거나 특정 영역에서 결정을 내리는 일종의 인공 지능 (AI) 소프트웨어입니다.전문가 시스템은 인간 전문가의 의사 결정 능력을 시뮬레이션하여 의학, 재무, 엔지니어링, 고객 지원 등의 분야에서 솔루션, 조언 또는 권장 사항을 제공하도록 설계되었습니다.전문가 시스템의 의미는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 전문 지식이 필요한 상황에서 특히 중요하며, 기업에 전문가 수준의 의사 결정을 자동화하고 확장할 수 있는 방법을 제공합니다.

평가 지표는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 정량적 측정값입니다.이러한 지표는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 및 기타 관련 기준 측면에서 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.평가 지표의 의미는 머신 러닝과 데이터 과학에서 매우 중요합니다. 평가 지표는 모델의 선택, 조정 및 검증을 안내하여 모델이 원하는 목표를 달성하고 학습 및 보이지 않는 데이터 모두에서 잘 수행되도록 하기 때문입니다.